[go: up one dir, main page]

RU2017130315A - METHOD, SYSTEM AND COMPUTER PROGRAM FOR THE STAGE OF TEACHING ACOUSTIC OR VIBRATION ANALYSIS OF THE MACHINE - Google Patents

METHOD, SYSTEM AND COMPUTER PROGRAM FOR THE STAGE OF TEACHING ACOUSTIC OR VIBRATION ANALYSIS OF THE MACHINE Download PDF

Info

Publication number
RU2017130315A
RU2017130315A RU2017130315A RU2017130315A RU2017130315A RU 2017130315 A RU2017130315 A RU 2017130315A RU 2017130315 A RU2017130315 A RU 2017130315A RU 2017130315 A RU2017130315 A RU 2017130315A RU 2017130315 A RU2017130315 A RU 2017130315A
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
signal
signals
characteristic
normal
functioning
Prior art date
Application number
RU2017130315A
Other languages
Russian (ru)
Other versions
RU2017130315A3 (en
RU2704073C2 (en
Inventor
Уилльям БАНС
Жан-Мишель БУАТЕ
Одри ДЮПОН
Жюльен Кристиан Паскаль ГРИФФАТОН
Жером Анри Ноэль ЛАКАЙ
Original Assignee
Сафран Эркрафт Энджинз
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Сафран Эркрафт Энджинз filed Critical Сафран Эркрафт Энджинз
Publication of RU2017130315A publication Critical patent/RU2017130315A/en
Publication of RU2017130315A3 publication Critical patent/RU2017130315A3/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2704073C2 publication Critical patent/RU2704073C2/en

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05BCONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02Electric testing or monitoring
    • G05B23/0205Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
    • G05B23/0218Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterised by the fault detection method dealing with either existing or incipient faults
    • G05B23/0224Process history based detection method, e.g. whereby history implies the availability of large amounts of data
    • G05B23/0227Qualitative history assessment, whereby the type of data acted upon, e.g. waveforms, images or patterns, is not relevant, e.g. rule based assessment; if-then decisions
    • G05B23/0235Qualitative history assessment, whereby the type of data acted upon, e.g. waveforms, images or patterns, is not relevant, e.g. rule based assessment; if-then decisions based on a comparison with predetermined threshold or range, e.g. "classical methods", carried out during normal operation; threshold adaptation or choice; when or how to compare with the threshold
    • FMECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F02COMBUSTION ENGINES; HOT-GAS OR COMBUSTION-PRODUCT ENGINE PLANTS
    • F02DCONTROLLING COMBUSTION ENGINES
    • F02D41/00Electrical control of supply of combustible mixture or its constituents
    • F02D41/22Safety or indicating devices for abnormal conditions
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01HMEASUREMENT OF MECHANICAL VIBRATIONS OR ULTRASONIC, SONIC OR INFRASONIC WAVES
    • G01H17/00Measuring mechanical vibrations or ultrasonic, sonic or infrasonic waves, not provided for in the preceding groups
    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05BCONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02Electric testing or monitoring
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F11/00Error detection; Error correction; Monitoring
    • G06F11/30Monitoring
    • G06F11/34Recording or statistical evaluation of computer activity, e.g. of down time, of input/output operation ; Recording or statistical evaluation of user activity, e.g. usability assessment
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F11/00Error detection; Error correction; Monitoring
    • G06F11/30Monitoring
    • G06F11/34Recording or statistical evaluation of computer activity, e.g. of down time, of input/output operation ; Recording or statistical evaluation of user activity, e.g. usability assessment
    • G06F11/3452Performance evaluation by statistical analysis
    • GPHYSICS
    • G07CHECKING-DEVICES
    • G07CTIME OR ATTENDANCE REGISTERS; REGISTERING OR INDICATING THE WORKING OF MACHINES; GENERATING RANDOM NUMBERS; VOTING OR LOTTERY APPARATUS; ARRANGEMENTS, SYSTEMS OR APPARATUS FOR CHECKING NOT PROVIDED FOR ELSEWHERE
    • G07C3/00Registering or indicating the condition or the working of machines or other apparatus, other than vehicles
    • FMECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F02COMBUSTION ENGINES; HOT-GAS OR COMBUSTION-PRODUCT ENGINE PLANTS
    • F02DCONTROLLING COMBUSTION ENGINES
    • F02D2200/00Input parameters for engine control
    • F02D2200/02Input parameters for engine control the parameters being related to the engine
    • F02D2200/025Engine noise, e.g. determined by using an acoustic sensor
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01MTESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01M15/00Testing of engines
    • G01M15/14Testing gas-turbine engines or jet-propulsion engines

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Combustion & Propulsion (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Probability & Statistics with Applications (AREA)
  • Testing Of Devices, Machine Parts, Or Other Structures Thereof (AREA)
  • Measurement Of Mechanical Vibrations Or Ultrasonic Waves (AREA)
  • Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)
  • General Factory Administration (AREA)

Claims (24)

1. Способ анализа состояния функционирования машины (M), такой как двигатель летательного аппарата, содержащий этап обучения для предоставления сведений эталонной базе (3) данных об одной или нескольких пороговых величинах для одного или нескольких индикаторов, вычисленных на основе сигналов, поданных одним или несколькими датчиками (2), связанными с машиной, отличающийся тем, что этап обучения содержит следующие операции, исполняемые блоком (10) компьютерной обработки:1. A method for analyzing the state of operation of a machine (M), such as an aircraft engine, comprising a training step for providing information to a reference database (3) of data on one or more threshold values for one or more indicators calculated on the basis of signals supplied by one or more sensors (2) associated with the machine, characterized in that the learning step contains the following operations performed by the computer processing unit (10): получение (ACQ) сигналов, характерных для нормального функционирования машины, и сигналов, характерных для аномального функционирования машины; receiving (ACQ) signals characteristic of the normal functioning of the machine, and signals characteristic of the abnormal functioning of the machine; для каждого из сигналов, характерных для нормального функционирования, вычисление (SOUS) по меньшей мере одного сигнала, называемого сигналом отклонения, путем выполнения математической операции, имеющей в качестве атрибутов сигнал, характерный для нормального функционирования, и один из сигналов, характерных для нормального или аномального функционирования, отличных от упомянутого сигнала, характерного для нормального функционирования; for each of the signals characteristic of normal functioning, the calculation (SOUS) of at least one signal, called the deviation signal, by performing a mathematical operation having, as attributes, a signal characteristic of normal functioning and one of the signals characteristic of normal or abnormal functioning other than said signal characteristic of normal functioning; для каждого из сигналов отклонения вычисление индикатора (INDC-SOUS); for each of the deviation signals, indicator calculation (INDC-SOUS); определение (CAL-TSH), на основе индикаторов сигналов отклонения, пороговой величины индикатора, позволяющей различать сигналы отклонения, сформированные из сигнала, характерного для нормального функционирования, и другого сигнала, характерного для нормального функционирования от сигналов отклонения, сформированных из сигнала, характерного для нормального функционирования, и сигнала, характерного для аномального функционирования; determination (CAL-TSH), based on indicators of deviation signals, of a threshold value of the indicator, which makes it possible to distinguish between deviation signals generated from a signal characteristic of normal operation and another signal characteristic of normal operation from deviation signals generated from a signal characteristic of normal functioning, and a signal characteristic of abnormal functioning; регистрация (ENG) пороговой величины индикатора в эталонной (3) базе данных. registration (ENG) of the indicator threshold value in the reference (3) database. 2. Способ по п. 1, включающий в себя дополнительно этап тестирования машины посредством сигнала, подаваемого датчиком, связанным с машиной, причем этап тестирования содержит следующие операции:2. The method according to p. 1, further comprising the step of testing the machine by means of a signal supplied by a sensor associated with the machine, the testing step comprising the following operations: формирование тестового сигнала за счет выполнения упомянутой математической операции с помощью, в качестве атрибутов, сигнала, подаваемого датчиком, и эталонного сигнала; generating a test signal by performing said mathematical operation using, as attributes, a signal supplied by a sensor and a reference signal; вычисление индикатора тестового сигнала; calculation of a test signal indicator; сопоставление индикатора тестового сигнала с пороговой величиной индикатора, зарегистрированной в эталонной базе данных, для определения нормального или аномального состояния функционирования машины. comparing the indicator of the test signal with the threshold value of the indicator recorded in the reference database to determine the normal or abnormal state of operation of the machine. 3. Способ по любому из пп. 1 и 2, в котором сигналы, поданные датчиком, преобразуют в частотные сигналы перед вычислением сигналов отклонения.3. The method according to any one of paragraphs. 1 and 2, in which the signals supplied by the sensor are converted into frequency signals before calculating the deviation signals. 4. Способ по п. 3, в котором сигналы, поданные датчиком, дискретизируют в течение периода измерения, в ходе которого режим двигателя машины изменяется, в котором дискретизированные сигналы синхронизируют в зависимости от изменений режима двигателя в течение периода измерения, и в котором дискретизированные синхронизированные сигналы преобразуют в частотные сигналы для получения частотных линий, упорядоченных согласно числу оборотов вала.4. The method according to claim 3, in which the signals supplied by the sensor are sampled during the measurement period, during which the engine mode of the machine changes, in which the sampled signals are synchronized depending on changes in the engine mode during the measurement period, and in which the sampled clock the signals are converted into frequency signals to obtain frequency lines ordered according to the number of revolutions of the shaft. 5. Способ по любому из пп. 1-4, в котором упомянутый индикатор или индикаторы сигнала содержат один или несколько индикаторов среди статистического момента сигнала и энергии сигнала.5. The method according to any one of paragraphs. 1-4, in which the said indicator or indicators of the signal contain one or more indicators among the statistical moment of the signal and signal energy. 6. Способ по любому из пп. 1-4, в котором вычисление индикатора сигнала осуществляют путем подсчета количества точек сигнала, вычтенных из сигнала, характерного для нормального функционирования, присутствующих за пределами огибающей упомянутого сигнала, характерного для нормального функционирования.6. The method according to any one of paragraphs. 1-4, in which the calculation of the signal indicator is carried out by counting the number of signal points subtracted from the signal characteristic of normal operation, present outside the envelope of said signal, characteristic of normal functioning. 7. Способ по любому из пп. 1-4, в котором вычисление индикатора сигнала осуществляют путем подсчета количества пиков среди n пиков сигнала, характерного для нормального функционирования, которые совпадают с одним пиком среди p пиков сигнала, вычтенного из упомянутого сигнала, характерного для нормального функционирования.7. The method according to any one of paragraphs. 1-4, in which the calculation of the signal indicator is carried out by counting the number of peaks among n peaks of the signal characteristic of normal functioning, which coincide with one peak among p peaks of the signal subtracted from the mentioned signal characteristic of normal functioning. 8. Способ по любому из пп. 1-7, в котором этап обучения содержит вторичную стадию, в ходе которой формируют сигнал, характерный для нормального функционирования, путем объединения нескольких сигналов, характерных для нормального функционирования.8. The method according to any one of paragraphs. 1-7, in which the learning phase contains a secondary stage, during which form a signal characteristic of normal functioning, by combining several signals characteristic of normal functioning. 9. Способ по любому из пп. 1-8, в котором датчик (2) подает акустический сигнал или вибрационный сигнал.9. The method according to any one of paragraphs. 1-8, in which the sensor (2) gives an acoustic signal or a vibration signal. 10. Способ по любому из пп. 1-9, в котором вычисление (SOUS) по меньшей мере одного сигнала отклонения осуществляют за счет выполнения упомянутой математической операции между сигналом, характерным для нормального функционирования, и каждым из сигналов, характерных для нормального или аномального функционирования, отличных от упомянутого сигнала, характерного для нормального функционирования.10. The method according to any one of paragraphs. 1-9, in which the calculation (SOUS) of at least one deviation signal is carried out by performing said mathematical operation between a signal characteristic of normal operation and each of the signals characteristic of normal or abnormal functioning other than said signal characteristic of normal functioning. 11. Способ по любому из пп. 1-10, в котором упомянутая математическая операция представляет собой вычитание.11. The method according to any one of paragraphs. 1-10, wherein said mathematical operation is a subtraction. 12. Компьютерный программный продукт, содержащий кодовые команды для выполнения этапов способа по любому из пп. 1-11 при исполнении упомянутой программы на компьютере.12. A computer program product containing code instructions for performing the steps of the method according to any one of paragraphs. 1-11 when executing said program on a computer. 13. Система анализа состояния функционирования машины (M), такой как двигатель летательного аппарата, содержащая модуль (1) получения сигнала, подаваемого датчиком, связанным с машиной, и эталонную базу данных (5), в которой зарегистрированы одна или несколько пороговых величин для одного или нескольких индикаторов, вычисленных на основе сигналов, поданных датчиком, связанным с машиной, отличающаяся тем, что она дополнительно включает в себя:13. A system for analyzing the state of functioning of a machine (M), such as an aircraft engine, comprising a module (1) for receiving a signal supplied by a sensor associated with the machine and a reference database (5) in which one or more threshold values for one or several indicators calculated on the basis of signals supplied by a sensor associated with the machine, characterized in that it further includes: модуль (4) вычисления сигналов отклонения, сконфигурированный для формирования, для каждого из сигналов, характерных для нормального функционирования, по меньшей мере одного сигнала, называемого сигналом отклонения, путем выполнения математической операции, имеющей в качестве атрибутов сигнал, характерный для нормального функционирования, и один из сигналов, характерных для нормального или аномального функционирования, отличных от упомянутого сигнала, характерного для нормального функционирования; a deviation signal calculation module (4) configured to generate, for each of the signals characteristic of normal operation, at least one signal called a deviation signal, by performing a mathematical operation having, as attributes, a signal characteristic of normal functioning, and one from signals characteristic of normal or abnormal functioning other than said signal characteristic of normal functioning; модуль (5) вычисления индикаторов, сконфигурированный для вычисления, для каждого из сигналов отклонения, индикатора; an indicator calculation module (5) configured to calculate, for each of the deviation signals, an indicator; модуль (6) определения пороговых величин индикаторов, сконфигурированный для определения, на основе индикаторов сигналов отклонения, пороговой величины индикатора, позволяющей различать сигналы отклонения, сформированные из сигнала, характерного для нормального функционирования, и другого сигнала, характерного для нормального функционирования, от сигналов отклонения, сформированных из сигнала, характерного для нормального функционирования, и сигнала, характерного для аномального функционирования, и для регистрации пороговой величины индикатора в эталонной (3) базе данных. a module (6) for determining threshold values of indicators configured to determine, on the basis of indicators of deviation signals, a threshold value of an indicator that makes it possible to distinguish between deviation signals generated from a signal characteristic of normal functioning and another signal characteristic of normal functioning from deviation signals, formed from a signal characteristic of normal functioning, and a signal characteristic of abnormal functioning, and for registering a threshold value indicator in the reference (3) database.
RU2017130315A 2015-01-30 2016-01-28 Method and system for training acoustic or vibration analysis of machine RU2704073C2 (en)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
FR1550735A FR3032273B1 (en) 2015-01-30 2015-01-30 METHOD, SYSTEM AND COMPUTER PROGRAM FOR LEARNING PHASE OF ACOUSTIC OR VIBRATORY ANALYSIS OF A MACHINE
FR1550735 2015-01-30
PCT/FR2016/050176 WO2016120566A1 (en) 2015-01-30 2016-01-28 Method, system and computer program for learning phase of an acoustic or vibratory analysis of a machine

Publications (3)

Publication Number Publication Date
RU2017130315A true RU2017130315A (en) 2019-03-01
RU2017130315A3 RU2017130315A3 (en) 2019-07-17
RU2704073C2 RU2704073C2 (en) 2019-10-23

Family

ID=52779915

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2017130315A RU2704073C2 (en) 2015-01-30 2016-01-28 Method and system for training acoustic or vibration analysis of machine

Country Status (8)

Country Link
US (1) US10551830B2 (en)
EP (1) EP3250974B1 (en)
CN (1) CN107209512B (en)
BR (1) BR112017015786B1 (en)
CA (1) CA2975208C (en)
FR (1) FR3032273B1 (en)
RU (1) RU2704073C2 (en)
WO (1) WO2016120566A1 (en)

Families Citing this family (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP3188038B1 (en) * 2015-12-31 2020-11-04 Dassault Systèmes Evaluation of a training set
WO2019123510A1 (en) * 2017-12-18 2019-06-27 三菱電機株式会社 Display control device, display system, display device, display method, and display program
US10847173B2 (en) * 2018-02-13 2020-11-24 Intel Corporation Selection between signal sources based upon calculated signal to noise ratio
CN108827632A (en) * 2018-03-30 2018-11-16 刘文飞 A kind of determination method of communications equipment room equipment health status
FR3083051B1 (en) * 2018-06-21 2023-12-08 Safran Electronics & Defense METHOD FOR PRODUCING A CIRCUIT OPTIMIZED TO BE PROTECTED AGAINST RADIATION
WO2020040779A1 (en) * 2018-08-24 2020-02-27 Siemens Aktiengesellschaft Anomaly localization denoising autoencoder for machine condition monitoring
DE112018007863B4 (en) 2018-09-03 2022-06-02 Mitsubishi Electric Corporation SIGNAL CONTROL DEVICE AND SIGNAL CONTROL PROGRAM
FR3086059B1 (en) * 2018-09-18 2020-11-06 Cartesiam METHOD OF MONITORING THE OPERATION OF A MACHINE GENERATING VIBRATIONS AND DEVICE FOR IMPLEMENTING SUCH A PROCESS
JP7344291B2 (en) * 2018-11-27 2023-09-13 テトラ ラバル ホールディングス アンド ファイナンス エス エイ Method for condition monitoring of cyclically moving mechanical parts
US11360469B2 (en) 2019-01-07 2022-06-14 Simmonds Precision Products, Inc. Systems and methods for monitoring and determining health of a component
EP3712735A1 (en) * 2019-03-22 2020-09-23 L'air Liquide, Societe Anonyme Pour L'etude Et L'exploitation Des Procedes Georges Claude Method for detecting anomalies in a water treatment facility
JP7158101B2 (en) * 2019-03-29 2022-10-21 日立建機株式会社 Injector failure diagnosis device and injector failure diagnosis method
JP7304198B2 (en) * 2019-04-26 2023-07-06 日立建機株式会社 Injector diagnostic device and injector diagnostic method
JP7642356B2 (en) * 2020-12-15 2025-03-10 オークマ株式会社 Machining abnormality diagnosis device and machining abnormality diagnosis method for machine tool
FR3117593B1 (en) * 2020-12-15 2022-11-04 Safran Ventilation Systems Method and system for determining one or more faults of a rotating aircraft machine
FR3127285B1 (en) * 2021-09-22 2023-09-01 Safran Aircraft Engines Test method for a turbomachine allowing monitoring of fan flutter
CN114136600A (en) * 2021-11-19 2022-03-04 神华准格尔能源有限责任公司 Equipment fault monitoring method, system and storage medium
FR3134451B1 (en) * 2022-04-08 2024-03-22 Safran Aircraft Engines DETECTION AND CORRECTION OF MEASUREMENT BIAS IN MEASURED DATA USING INTERCHANGEABLE TEST EQUIPMENT OF THE SAME TYPE

Family Cites Families (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TW490357B (en) * 1999-05-27 2002-06-11 Sanyo Electric Co Method and device for detecting abnormities of the cutting tool of a cutting machine
US20070255563A1 (en) 2006-04-28 2007-11-01 Pratt & Whitney Canada Corp. Machine prognostics and health monitoring using speech recognition techniques
DE102006054603A1 (en) * 2006-11-20 2008-05-21 Robert Bosch Gmbh Diagnosing e.g. components damages detecting, method for e.g. diesel engine of motor vehicle, involves recording sound of engine using microphone, and converting sound into electrical signal for diagnosing operating condition of engine
US7908072B2 (en) * 2007-06-26 2011-03-15 General Electric Company Systems and methods for using a combustion dynamics tuning algorithm with a multi-can combustor
JP5048625B2 (en) * 2008-10-09 2012-10-17 株式会社日立製作所 Anomaly detection method and system
FR2939170B1 (en) * 2008-11-28 2010-12-31 Snecma DETECTION OF ANOMALY IN AN AIRCRAFT ENGINE.
FR2941049B1 (en) * 2009-01-13 2011-02-11 Snecma METHOD AND SYSTEM FOR MONITORING VIBRATION PHENOMENA IN AN AIRCRAFT GAS TURBINE ENGINE IN OPERATION
FR2947335A1 (en) * 2009-06-25 2010-12-31 Mathieu Plachot Systematic spectral monitoring method for e.g. jet engine of Boeing 737, has performing systematic statistical search of correlation between functional abnormality and frequential spectrum abnormality of any periodic phenomenon
JP5431235B2 (en) * 2009-08-28 2014-03-05 株式会社日立製作所 Equipment condition monitoring method and apparatus
JP5740459B2 (en) * 2009-08-28 2015-06-24 株式会社日立製作所 Equipment status monitoring method
JP5364530B2 (en) * 2009-10-09 2013-12-11 株式会社日立製作所 Equipment state monitoring method, monitoring system, and monitoring program
FR2952177B1 (en) * 2009-11-04 2012-06-01 Snecma METHOD FOR DETECTING DAMAGE TO AT LEAST ONE BEARING BEARING OF AN ENGINE
FR2971595B1 (en) * 2011-02-15 2013-03-22 Snecma MONITORING AN AIRCRAFT ENGINE TO ANTICIPATE MAINTENANCE OPERATIONS
US20120330577A1 (en) * 2011-06-22 2012-12-27 Honeywell International Inc. Vibration severity analysis apparatus and method for rotating machinery
WO2013030984A1 (en) * 2011-08-31 2013-03-07 株式会社日立エンジニアリング・アンド・サービス Facility state monitoring method and device for same
JP6076751B2 (en) * 2013-01-22 2017-02-08 株式会社日立製作所 Abnormality diagnosis method and apparatus
FR3005732B1 (en) * 2013-05-17 2016-10-07 Snecma METHOD AND SYSTEM FOR VIBRATION ANALYSIS OF AN ENGINE
RU2545250C2 (en) * 2013-06-10 2015-03-27 Владимир Николаевич Иванов Device for diagnostics and control of technical state of mechanisms of transport and stationary systems
JP6216242B2 (en) * 2013-12-13 2017-10-18 株式会社日立ハイテクノロジーズ Anomaly detection method and apparatus

Also Published As

Publication number Publication date
US10551830B2 (en) 2020-02-04
CA2975208C (en) 2023-11-14
CN107209512A (en) 2017-09-26
FR3032273A1 (en) 2016-08-05
CA2975208A1 (en) 2016-08-04
US20180017961A1 (en) 2018-01-18
BR112017015786B1 (en) 2023-03-28
FR3032273B1 (en) 2019-06-21
BR112017015786A2 (en) 2018-03-27
WO2016120566A1 (en) 2016-08-04
EP3250974B1 (en) 2021-09-08
RU2017130315A3 (en) 2019-07-17
RU2704073C2 (en) 2019-10-23
CN107209512B (en) 2019-11-22
EP3250974A1 (en) 2017-12-06

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2017130315A (en) METHOD, SYSTEM AND COMPUTER PROGRAM FOR THE STAGE OF TEACHING ACOUSTIC OR VIBRATION ANALYSIS OF THE MACHINE
Žvokelj et al. EEMD-based multiscale ICA method for slewing bearing fault detection and diagnosis
EP3399297A1 (en) Computer storage medium, computer program product, and method and device for monitoring for malfunction of a wind turbine
CN106225786B (en) An adaptive zero-speed zone detection method for pedestrian navigation system
JP6620290B2 (en) Vibro-acoustic analysis method and apparatus, and apparatus abnormal part estimation method and apparatus
WO2019074712A3 (en) Performance based condition monitoring
JP2007301003A5 (en)
US20180164403A1 (en) Sound source position detection device, sound source position detection method, sound source position detection program, and recording medium
CN102426095A (en) Method for extracting fluctuation of rotating speed through impact analysis
WO2015011791A1 (en) Abnormality detection evaluation system
US11624687B2 (en) Apparatus and method for detecting microcrack using orthogonality analysis of mode shape vector and principal plane in resonance point
JP2018165732A5 (en)
CN111626167A (en) Blade crack identification method based on blade tip timing and improved multiple signal classification
CN115496102A (en) Wind turbine generator blade fault diagnosis method and device, equipment and storage medium
JP6090000B2 (en) Frequency analyzer
CN114922806B (en) Abnormality detection method and device for plunger pump
US11333572B2 (en) Method and system for detecting damage to the mobile blades of an aircraft
JP2013234945A5 (en)
CN112857419B (en) Data testing method and device based on vehicle multi-sensor
JP2015161506A (en) Signal analyzer, signal analysis method, degradation diagnosis apparatus, and degradation diagnosis method
US20190033824A1 (en) Equipment process monitoring system with automatic configuration of control limits and alert zones
JP6815489B2 (en) Vibration detection device and abnormality judgment system
US20070255534A1 (en) Mass flow meter having an oscillation sensor and method for eliminating noise signals from the measurement signal
KR20140139955A (en) System and method of detecting failure of engine
JP2016075563A (en) Vibration diagnosis apparatus, method and program for rotating equipment